Искусственный интеллект стал одной из самых популярных тем последних нескольких лет. Все чаще звучат тезисы о том, что в скором времени он сможет заменить действующих специалистов в различных отраслях и мы придем к потере субъектности человека. В связи с этим возникает вопрос: произойдет ли это на самом деле, и если да, то когда именно.
Первые шаги
Крупные корпорации и энергохолдинги демонстрируют готовность к использованию ИИ и новых технологий, однако придерживаются стратегии осторожного инвестирования с фокусом на экономическую эффективность и безопасность. В ходе цифровой трансформации внедрение новейших технологий происходит взвешенно и сопряжено с поиском оптимальных решений и коллабораций для минимизации рисков.
Читайте по теме:
Искусственный интеллект сэкономит энергетике Азии до $67 млрд
Геологоразведка 2.0: как «цифра» переоткрывает добычные регионы
Саудовская Аравия планирует стать азиатским хабом для искусственного интеллекта
В то же время потребность в цифровизации растет с каждым годом. В нефтегазовом секторе большое внимание уделяется поддержанию устойчивой системы управления процессами, и потому не представляется без бюрократии, это, в свою очередь, нередко увеличивает сроки принятия решений.
В данном случае технологии могут стать способом сохранения баланса или даже ускорения привычных задач, а искусственный интеллект – инструментом, но не ключевым драйвером. Он может помочь в построении архитектуры, добавить структуру в системы хранения данных и снизить нагрузку в части обработки информации. Это огромный процент трудовой нагрузки, где уровень автоматизации еще недостаточно высокий.
Точки уязвимости
Цифровая эволюция, с одной стороны, позволяет оставаться на технологическом пике и непрерывно отслеживать возможности повышения эффективности, тем самым сокращая издержки. С другой стороны, комплексность использования технологии пока заключается во встраивании в отдельные бизнес-процессы и их оптимизации, а не в самостоятельной деятельности. Эксперты отмечают: с ростом независимости ИИ вопросы доверия, конфиденциальности и безопасности, а также технической оснащенности и готовности оборудования станут еще более актуальными. Кроме того, в работе с данными главным вызовом станет не столько их количество, сколько правильное структурирование и эффективное использование в дальнейшем.
В числе наиболее уязвимых систем на сегодняшний день выделяют систему управления предприятием или производством, поскольку она применяет протоколы без шифрования данных и не защищает информацию. Следовательно, уже на первых этапах внедрения необходимо разрабатывать модель угроз. Это позволит оценить потенциальные риски, спланировать алгоритмы защиты и проанализировать размер потерь от кризиса.
Как и любая новая технология, искусственный интеллект тоже несет в себе ряд рисков. Прежде всего, это недостаточная осведомленность об источниках данных для обучения и отсутствие регулирования – документы находятся на стадии разработки.
В несколько раз повышается угроза утечек конфиденциальных файлов с пометкой «Коммерческая тайна», так как сотрудники часто пренебрегают требованиями информационной безопасности в пользу ускорения рутинных задач и загружают внутренние документы для проверки ИИ, после чего те попадают в открытый доступ. Это дает основание для более плотного взаимодействия с сотрудниками по вопросам повышения внутренней устойчивости компании, обеспечения ИБ в организации, обучения и подробных объяснений, почему с ростом использования технологии возрастает индивидуальная ответственность.
Перспективы
Уход от привычного, расширение перечня возможных внутренних и внешних угроз и стремительно меняющаяся кадровая среда заставляют иначе смотреть на потенциальную пользу для бизнеса от цифровизации, автоматизации и использования искусственного интеллекта.
И все же технологии так или иначе продолжат развиваться, что в итоге приведет нас к точке технологической сингулярности в индустрии, когда процессы добычи и управления будут осуществляться при минимальном участии человека.